脈報 - Podcasts

6:31

gstack 讓 AI 記住你踩過的坑，但每 30 天自動忘掉一點

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2026/03/30

AI coding 工具每次都從零開始。gstack 用信心衰減解決了這個問題: AI 觀察每 30 天 -1 分，使用者偏好永不過期。163 行 bash 撐起跨 30 個 skill 的記憶系統設計拆解。 ⭐ 文章深度讀：整理了信心衰減公式和三個關鍵設計決策 → https://heymaibao.com/gstack-learn-ai-memory-decay/ ⚡ 章節重點 AI 每次都從零開始的痛點 00:00 163 行 bash 的極簡記憶系統 01:48 信心衰減：記憶的自動過期 02:46 你說的永遠不會被刪掉 03:40 gstack 的五步路線圖 04:46 📝 懶人包 ∙ gstack 新增 /learn 技能，讓 AI 程式開發代理自動累積專案知識 (踩過的坑、常見錯誤模式)，下次跑同一個程式碼庫時會回檢過去的發現，不再每次從零開始。 ∙ 核心設計是信心衰減 (confidence decay): AI 自己觀察到的東西每 30 天信心值衰減 1 分 (滿分 10)，但使用者親口說的偏好永不衰減。 ∙ 對比

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6:17

ChatGPT App 怎麼做？OpenAI 官方文件的六步驟與七個坑

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2026/03/30

ChatGPT App 怎麼開發？這篇拆解 OpenAI 官方指南的核心：三件套架構、六步驟漸進式流程、七個常見錯誤。最重要的不是程式碼，而是 OpenAI 要你先搞清楚什麼不該做。 ⭐ 文章深度讀：整理了三件套架構與七個坑的具體清單 → https://heymaibao.com/chatgpt-app-development-guide-openai/ ⚡ 章節重點官方文件裡最關鍵的一句話 00:00 架構三件套怎麼組 00:54 六步驟藍圖與第四步陷阱 02:45 七個坑：內部人的避坑指南 03:21 最深的洞見跟程式碼無關 04:56 留給你的一個問題 05:47 📝 懶人包 ∙ 每個 ChatGPT App 由三部分組成：MCP server (負責定義工具和回傳資料的後端) 負責核心邏輯，可選的 web component 負責在 ChatGPT 裡渲染 UI，model 則依據你寫的 metadata 決定什麼時候呼叫哪個工具。 ∙ 官方建議的開發節奏是「先窄再寬」：先讓純資料流程跑通，確認 tool contract

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7:34

別讓工具用你：為什麼 AI agent 框架讓人愈忙愈沒產出

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2026/03/29

社群上到處都是 AI agent 設定截圖，但這些人做出了什麼？Nick 拆解 setup porn：為什麼 agent framework 讓人愈忙愈沒產出，以及 AI 組織為什麼不該照搬人類公司架構。 ⭐ 文章深度讀：拆解三個零產出案例，附一句話判斷 AI 工具到底有沒有用 → https://heymaibao.com/ai-agent-framework-setup-porn/ ⚡ 章節重點花了好幾個小時搞 AI，然後呢？ 00:00 Setup porn 是什麼？設定本身不是工作 01:11 兩個讓你掉進陷阱的心理因素 02:31 AI 組織不該長得像人類公司 03:59 終極過濾器：一句話判斷有沒有用 06:02 📝 懶人包 ∙ Agent framework 最大問題不是技術不行，是使用者把設定工具本身當成了工作成果，Nick 稱之為 setup porn ∙ 把 AI 組織成人類公司的樣子 (主管 → 下屬 → 再下屬) 是把舊限制硬套到新能力上，AI 的強項是平行執行，不是階層管理 ∙ 判斷 AI

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6:20

Codex 寫 iOS App 第一步：不學 Swift，先丟掉 Xcode

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2026/03/29

Codex 寫 iOS app 不是從學 Swift 開始，而是先丟掉 Xcode。拆解 OpenAI 官方指南的 CLI-first 策略、漸進式工具堆疊，以及已有 7 個專用技能包的 SwiftUI 社群生態。 ⭐ 文章深度讀：把 OpenAI 官方指南的核心策略，整理成可帶走的三階段行動路徑 → https://heymaibao.com/codex-ios-app-cli-first/ ⚡ 章節重點 AI 做 App 的秘密 00:00 為什麼要丟掉滑鼠？ 01:24 三步上手不用怕 02:50 7 個給 AI 的技能包 03:55 不只 iOS 開發者的事 04:21 從想法到上架全自動化 05:06 📝 懶人包 ∙ Codex 做 iOS app 的核心策略是「CLI-first」，用終端機指令 (xcodebuild) 取代 Xcode 圖形介面，讓 AI agent 能自己跑完 build、測試、啟動的完整循環。 ∙ 工具堆疊採漸進式部署：先用純文字指令起步，需要時才加專案生成工具 (Tuist) 和模擬器控制

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6:21

AI 寫程式為什麼越用越出包？8 種失敗模式一次整理給你

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2026/03/29

讓 AI 代理幫你寫程式，但越用越出包？問題可能不是工具不好，而是你不知道它正在犯哪一種錯。這篇文章整理 8 種代理失敗模式與解法，幫你從「AI 好笨」升級到精準診斷。 ⭐ 文章深度讀：整理了 8 種失敗模式的診斷法與工程解法 → https://heymaibao.com/ai-agent-8-failure-modes/ ⚡ 章節重點你的 AI 也是問題員工？ 00:00 八種失敗模式逐一拆解 02:00 害怕複雜：最有共鳴的三種反應 02:56 代理心理學 = 人類心理學 03:55 三步解法管理你的 AI 04:36 📝 懶人包 ∙ AI 代理有 8 種可分類的失敗模式，從「還沒開工就搞錯方向」到「做完不收拾」，每一種都有對應的工程解法。 ∙ 代理的行為偏差其實是人類的映射。拆解任務、頻繁驗證、做完清理，這些人類生產力方法對代理同樣有效。 ∙ 原生工具 (Claude Code、Codex 等) 的控制力不足以應對長時間自主工作流，進階使用者可能需要自建編排層。 ∙

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5:14

Firecrawl 教學：一個 API 餵資料給 AI，附 7 個創業點子

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2026/03/29

Firecrawl 用一個 API 把網頁轉成 AI 能讀的格式。拆解六大功能和 AI agent 堆疊定位，加 7 個垂直利基創業點子、五步執行框架，以及贊助偏差和競品生態的補充判斷。 ⭐ 文章深度讀：整理了六大功能拆解、七個創業點子和贊助偏差的補充判斷 → https://heymaibao.com/firecrawl-tutorial-ai-web-scraping/ ⚡ 章節重點開場：AI 很聰明但它是瞎的 00:00 為什麼餵資料給 AI 是新淘金熱 00:58 你的數位十字鎬：Firecrawl 01:43 五步賺錢框架的關鍵 02:22 七個垂直利基創業點子 03:12 誠實的現實檢驗 04:10 📝 懶人包 ∙ Firecrawl 用一個 API 把任何網頁轉成 AI 能讀的 Markdown 或 JSON，三行程式碼就搞定，解決 AI 看不到網路的問題。 ∙ Greg 的核心策略是「垂直利基」：不做下一個 Ahrefs 或 Indeed，而是做「只服務牙醫的 SEO 報告」或「只追蹤球鞋轉售價」，成本幾塊美金，月費收 $99

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5:53

LeCun vs DeepMind：LLM 能解奧數卻不會倒水，算理解嗎？

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2026/03/29

能通過律師考試卻不會倒水，LLM 到底算不算理解？LeCun 用 AI 60 年歷史四次循環說不算，Brown 用國際數學奧林匹克成績反駁。這場辯論精準定位了 AI 社群最核心的分歧。 ⭐ 文章深度讀：拆解了 LeCun 歷史循環論和 Brown 的 IMO 反證，找出真正分歧 → https://heymaibao.com/lecun-deepmind-llm-understanding-debate/ ⚡ 章節重點 LLM 到底懂不懂 00:00 LeCun：三次迴圈每次都錯 00:35 Brown：解出新數學題就是理解 02:20 天花板之爭：這條路走得完嗎 03:41 他們根本不在爭同一件事 04:43 📝 懶人包 ∙ LeCun 認為 LLM 的理解是表層的，能通過考試卻做不到四歲小孩能做的事，因為缺乏對現實世界的感知和互動。他用 AI 60 年歷史的四次循環論證：每一代都以為自己找到通往通用智慧的門票，每一代都錯了。 ∙ Brown 反駁：LLM 在國際數學奧林匹克解出全新題目，得分超越除前 12

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8:31

gstack 的 Build 是空的，Superpowers 怎麼補上這個缺口

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2026/03/29

gstack 有 28 個 skill 但 Build 是空的。拆了 Superpowers 原始碼後找到子代理驅動開發加雙重審查的整合方案。文章拆解三框架各自管什麼、怎麼組合，附完整 8 步流程。 ⭐ 文章深度讀：拆解了三框架的維度分工和完整 8 步整合流程 → https://heymaibao.com/gstack-superpowers-build-gap/ ⚡ 章節重點 28 個技能偏偏 Build 是零 00:00 三大框架在打不同的仗 01:04 gstack 五層設計有多精密 01:55 SDD 子代理怎麼補上空缺 04:02 八步黃金流程完整拆解 05:11 做到一半改方向不用重來 07:09 📝 懶人包 ∙ 三個框架不競爭：Superpowers 約束寫程式的過程，GSD 約束上下文環境，gstack 約束用什麼角色做決策 ∙ gstack 有 28 個以上的 skill，但 Build (構建) 階段是零。規劃通過後，Claude Code 回到沒有測試驅動開發、沒有任務拆分、沒有程式碼審查的裸奔模式 ∙

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11:14

用 gstack autoplan 一鍵審完 Plan，不用再回答 30 個問題

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2026/03/29

gstack autoplan 一鍵跑完三重審查，用 6 條原則自動代答中間問題，品味決策留到最後。拆解 4 Phase Pipeline、Claude 加 Codex 雙模型交叉驗證與三級決策分類的設計邏輯。 ⭐ 文章深度讀：寫了 autoplan 怎麼用 6 條原則自動代答中間問題的設計邏輯 → https://heymaibao.com/gstack-autoplan-one-command-triple-review/ ⚡ 章節重點寫完 Plan 卻要回答 30 個問題 00:00 autoplan 一鍵三重審查怎麼做到 02:03 4 Phase Pipeline 拆解 02:41 6 條決策原則的核心邏輯 03:39 Dual Voice 雙模型交叉驗證 05:45 三級決策分類：該自動到什麼程度 07:26 Takeaway 10:10 📝 懶人包 ∙ autoplan 一鍵跑完 CEO、Design、Eng 三重審查，用 6 條 Decision Principles 自動代答中間問題，把 15-30 個

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8:37

拆解 ce:compound：自動把解 Bug 經驗變成可搜尋知識庫

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2026/03/29

```text 解完 Bug 就忘？ce:compound 讓 AI 自動把每次解題經驗存成可搜尋知識文件。拆解三階段 subagent workflow 設計，以及 overlap detection 怎麼防膨脹。帶走可套用的模式。 ⭐ 文章深度讀：帶走三個可直接套用到你 AI agent workflow 的設計模式 → https://heymaibao.com/ce-compound-ai-knowledge-compounding-workflow/ ⚡ 章節重點解完 Bug 就忘了？知識流失的痛點 00:00 知識複利：讓經驗像利息一樣累積 01:36 三個 Agent 平行收集的 Workflow 拆解 02:15 Schema 驅動設計 + 五維度重疊偵測 04:01 知識的生老病死：Compound + Refresh 05:44 三個帶走就能用的設計藍圖 06:53 📝 懶人包 ∙ ce:compound 用三個 AI agent 平行收集解題脈絡，再由主代理序列組裝成一份結構化文件。整個流程只寫一個檔，防止多 agent

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7:44

AI 永遠同意你，除非你多問一句：Karpathy 的反轉實驗

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2026/03/29

Karpathy 花 4 小時用 AI 打磨論點，結果一次反向 prompt 就全部摧毀。解析 AI 迎合傾向的運作機制，為什麼 99% 的人不會讓 AI 反駁自己，以及可操作的反向挑戰技巧。

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5:41

Cursor 背後的 AI 怎麼訓練？三篇技術報告揭示的共通配方

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2026/03/28

Kimi、Cursor、Chroma 用 RL 訓練 AI Agent 的配方高度重疊。拆解三份技術報告的共通發現：四步訓練流程、三種 context 管理策略，以及 AI 鑽漏洞的結構性問題。 ⭐ 文章深度讀：整理了三家 RL 訓練配方的共通發現與差異 → https://heymaibao.com/cursor-kimi-chroma-rl-agent-training/ ⚡ 章節重點開場：Cursor 每天變聰明的秘密 00:00 三家公司撞出同一套配方 00:45 四步訓練藍圖拆解 01:03 AI 的記憶塞爆危機 02:20 AI 開始學會作弊了 03:14 小模型也能打贏大模型 04:29 📝 懶人包 ∙ 三家都用同一套強化學習 (RL) 訓練配方：從強大的基礎模型出發，在跟生產環境一模一樣的設定裡訓練，用結果好壞當獎勵訊號 ∙ Context (上下文) 管理是 AI Agent 的核心瓶頸，三家各自發明不同解法：Cursor 用自動摘要，Kimi 用平行分區，Chroma 教模型主動修剪已檢索但不再相關的文件片段 ∙

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7:48

Qwen3-ASR 實力拆解：打平 GPT-4o 的開源語音辨識來了

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2026/03/28

```text Qwen3-ASR 中文錯誤率只有 GPT-4o 五分之一，0.6B 版一秒轉錄 33 分鐘音訊。拆解三個模型定位、效率數據與 ForcedAligner 時間戳突破，判斷開源語音辨識是否追上商業 API。 ⭐ 文章深度讀：拆解三個模型的效率數據與 ForcedAligner 時間戳突破 → https://heymaibao.com/qwen3-asr-open-source-speech-recognition/ ⚡ 章節重點開源語音辨識大洗牌 00:00 Qwen3-ASR 家族三兄弟 01:46 一秒轉錄 33 分鐘的效率秘密 03:00 字幕對齊救星 ForcedAligner 04:19 該關注什麼與該注意什麼 06:15 📝 懶人包 ∙ Qwen3-ASR-1.7B 在多個公開和內部 benchmark 上達到開源最強水準，部分場景超越 GPT-4o-Transcribe 和 Gemini-2.5-Pro ∙ 0.6B 輕量版在 128 並發下首個 token 延遲 (TTFT) 僅 92 毫秒，每秒可處理

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7:03

AI Agent 挑工具只看一件事，15 年的技術優勢完全沒用

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2026/03/28

AI agent 選工具只看整合簡單性，15 年技術優勢擋不住一行指令。前 W&B 成長負責人拆解 Agent 飛輪複利機制，解釋為什麼 Resend 從零打敗 SendGrid，差距高達 9 倍。 ⭐ 文章深度讀：拆解了 9 倍差距背後的真正原因與複利結構 → https://heymaibao.com/ai-agent-flywheel-growth/ ⚡ 章節重點九倍差距怎麼來的 00:00 Agent 選工具只看一件事 01:14 什麼是 Agent 飛輪 02:14 產品介面不再是 UI 04:12 飛輪轉錯方向怎麼辦 05:22 📝 懶人包 ∙ AI agent 正在自主決定開發者工具的市場格局。Claude Code 選 Resend 的機率是 SendGrid 的 9 倍，沒有人為介入。 ∙ Agent 飛輪是複利成長模型：agent 成功執行 → 進入訓練資料 → 模型記憶強化 → 預設選擇率提高 → 更多成功執行。 ∙ 產品的真正介面已經從 UI 轉向 API。對 agent

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7:38

Claude Code 兩大免費 Plugin：gstack 求快、CE 求複利

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2026/03/28

gstack 用虛擬團隊幫你一次做完所有事，CE 用經驗累積讓每次寫 code 更好。這篇比較兩個免費 Claude Code plugin 的核心差異和適用場景，也分享組合使用的方法。 ⭐ 文章深度讀：整理了兩個 plugin 的核心差異和 7 步組合流程 → https://heymaibao.com/claude-code-gstack-vs-compound-engineering-plugin/ ⚡ 章節重點兩種 AI 哲學的碰撞 00:00 gstack：把湖水煮沸的速度派 01:15 Compound Engineering：越做越好的複利派 02:44 速度 vs 複利：一張表看懂差異 04:36 七步組合技：兩個都用的聰明玩法 05:22 📝 懶人包 ∙ gstack 是 Y Combinator (YC) CEO Garry Tan 的 Claude Code 完整設定，核心哲學是「做完所有事」，12 天拿下 40,000+ 顆 GitHub star，適合 solo builder (一人開發者) 快速出貨。 ∙

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6:57

用 Claude 當免費私人教練：7 個 prompt 打造完整健身計畫

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2026/03/28

請私人教練做 12 週計畫要花幾百英鎊，有人用 Claude 7 個 prompt 號稱 10 分鐘搞定。我拆開看了這些 prompt 的設計邏輯，也補上了原作者沒提到的使用成本與安全邊界。 ⭐ 文章深度讀： https://heymaibao.com/claude-fitness-prompts-personal-trainer/ 📚 參考資料： 7 Claude prompts to level up your fitness (@hawks0x) https://x.com/hawks0x/status/2037283568150594028

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7:48

Codex Hooks 是什麼？5 種讓 AI 寫程式自動加護欄的新功能

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2026/03/28

Codex 新增 5 種 Hooks，在 AI 工作流程的關鍵時間點自動插入腳本。拆解每種 Hook 的用途和設計哲學，以及為什麼這個分工模式正在成為 AI coding 工具的標準做法。 ⭐ 文章深度讀：拆解了每種 Hook 的用途和三步起手式 → https://heymaibao.com/codex-hooks-ai-coding-guardrails/ ⚡ 章節重點給 AI 裝安全帶 00:00 一個指令毀掉整個專案 00:18 Hooks：AI 的自動護欄 01:18 五種 Hook 怎麼分工 02:58 不只 Codex 在做 04:35 三步開始你的第一條護欄 05:55 📝 懶人包 ∙ Codex 新增 5 種 Hooks，讓使用者在 AI 工作流程的關鍵時間點插入自動化腳本 ∙ 核心設計哲學是「AI 負責推理，Hook 負責保障」，不犧牲彈性就能加入確定性護欄 ∙ 5 種 Hook 覆蓋了一個 AI 寫程式工作階段的完整生命週期，從啟動到結束都能控制 ∙ 我的觀察：這個「AI 推理 +

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7:52

Claude Code 變強的關鍵：.claude 資料夾 7 組件一次搞懂

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2026/03/28

完整拆解 Claude Code .claude 資料夾 7 組件的串聯邏輯。CLAUDE.md 當 Router 不當百科全書，Rules 按需載入，Skills 主動監聽。一篇搞懂怎麼設計你的 AI 工作流。

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7:05

Claude Code 變強的關鍵：.claude 資料夾 7 組件一次搞懂

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2026/03/28

完整拆解 Claude Code .claude 資料夾 7 組件的串聯邏輯。CLAUDE.md 當 Router 不當百科全書，Rules 按需載入，Skills 主動監聽。一篇搞懂怎麼設計你的 AI 工作流。

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8:53

AI 寫程式太快，人類審核跟不上：三種解法與一個悖論

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2026/03/28

AI 讓寫程式翻倍加速，審核卻成了新瓶頸。業界三種賭注：用 AI 改善審核、消滅審核、重建平台。但最值得建的東西幾乎確定是暫時的，你卻不能跳過它。完整分析在這。 ⭐ 文章深度讀整理了業界三種解法賭注的完整分析與一個你不能跳過的悖論 → https://heymaibao.com/ai-coding-agent-pr-review-bottleneck/ ⚡ 章節重點 AI 讓寫程式翻倍，但審核也翻倍 00:00 PR 為什麼正在變成塞車瓶頸 01:25 三種解法賭注：改善、消滅、重建 02:20 這跟非工程師的你有什麼關係 04:31 最值得建的東西注定是暫時的 06:19 📝 懶人包 ∙ AI 讓程式碼的產出量暴增 (合併量多 98%)，但工程師每天花在審核的時間也多了 91%。瓶頸從「寫程式」轉移到了「審核程式」 ∙ 業界出現三種解法賭注：用 AI 改善審核流程、直接消滅審核環節、重建整個開發平台。三者的共同方向是把人類的價值往上游推，從「逐行檢查」轉向「定義意圖」 ∙ 現在最值得投入的解法幾乎確定是暫時的

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